1、概念

        队列：是一种FIFO（First-In-First-Out）先进先出的数据结构，对应于生活中的排队的场景，

排在前面的人总是先通过，依次进行。

        优先队列：是特殊的队列，从“优先”一词，可看出有“插队现象”（优先即比较大小）。比如送

进医院的患者，即便是按顺序到达的，生病更加严重的往往优先级也会更高。优先队列至少含有两

种操作的数据结构：

• insert（插入），即将元素插入到优先队列中（入队）；
• 以及deleteMin（删除最小者），它的作用是找出、删除优先队列中的最小的元素（出队）。

PriorityQueue

        JDK1.8 中的 PriorityQueue底层使用了堆这种数据结构 ，而堆实际就是在完全二叉树的基础

上进行了一些调整。

2、堆

        堆严格意义上来说又叫二叉堆（Binary Heap），因为它的结构是一颗完全二叉树，堆一般分

为最大堆和最小堆。

堆的性质

• 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
• 堆总是一棵完全二叉树。

堆的分类

大根堆	父亲节点的值大于孩子节点的值
小根堆	父亲节点的值小于孩子节点的值

数组表示堆

        由于是完全二叉树，节点的索引之间有着一定的关系，故我们可以使用数组来存储二叉堆，具体如下：

如果从索引为0开始存储，则父亲和孩子节点的索引关系如下：

3、PriorityQueue

构造方法

构造方法	说明
PriorityQueue()	不带参数，默认容量为11
PriorityQueue(int initialCapacity)	参数为初始容量，该初始容量不能小于1
PriorityQueue(Collection<? extends E> c)	参数为一个集合

常用方法  

方法	说明
boolean offer(E e)	插入元素e，返回是否插入成功，e为null，会抛异常
E peek()	获取堆（后面介绍堆）顶元素，如果队列为空，返回null
E poll()	删除堆顶元素并返回，如果队列为空，返回null
int size()	获取有效元素个数
void clear()	清空队列
boolean isEmpty()	判断队列是否为空

注意：

• add方法：等同offer。

4、Top-k问题

        即求数据中前k个最大或者最小元素，一般情况下数据量都会比较大。如果数据量大使用排序那种方法就不可取了，那么如何解决呢？

1. 使用数据中前k个数据建堆
   1. 求前k个最大，建小堆
   2. 求前k个最小，建大堆
2.  用剩余的元素依次与堆顶元素比较
   1. 求前k个最大，若比堆顶元素大，则替换小堆堆顶元素
   2. 求前k个最小，若比堆顶元素小，则替换大堆堆顶元素 

代码示例

问题：从文件中获取前10名的学生。

学生类

package com.ybw.interview.file.simple;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Getter;/*** 学生类** @author weixiansheng* @version V1.0* @className Student* @date 2023/11/28**/
@AllArgsConstructor
@Getter
public class Student {/*** 姓名** @author: weixiansheng* @date: 2023/11/28**/private String name;/*** 成绩** @author: weixiansheng* @date: 2023/11/28**/private Integer score;
}

获取top k数据 

package com.ybw.interview.file.simple;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;import java.util.*;/*** 获取前10名学生** @author weixiansheng* @version V1.0* @className TopStudents* @date 2023/11/28**/
@Slf4j
public class TopStudents {public static final int TEN = 10;private Map<String, Integer> studentMap = new HashMap<>();/*** 初始化数据** @className TopStudents* @author weixiansheng* @date 2023/11/28* @version V1.0**/@BeforeEachpublic void init() {Random random = new Random();for (int i = 0; i < 100; i++) {studentMap.put("学生" + i, random.nextInt(100));}}/*** 打印前10名学生** @className TopStudents* @author weixiansheng* @date 2023/11/28* @version V1.0**/@Testpublic void printTopStudents() {//1、创建小顶堆PriorityQueue<Student> topStudents = new PriorityQueue<>(10, Comparator.comparingInt(Student::getScore));//2、构建前10名学生buildTopStudents(topStudents);//3、打印前10名学生for (int i = 0; i < TEN; i++) {Student student = topStudents.poll();log.info("{}:{}", student.getName(), student.getScore());}}/*** 构建前10名学生** @param topStudents* @methodName: buildTopStudents* @return: void* @author: weixiansheng* @date: 2023/11/28**/private void buildTopStudents(PriorityQueue<Student> topStudents) {studentMap.forEach((name, score) -> {if (topStudents.size() < TEN) {topStudents.add(new Student(name, score));} else if (score > topStudents.peek().getScore()) {topStudents.poll();topStudents.add(new Student(name, score));}});}
}

打印日志：

[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.519 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生59:92
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.520 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生46:92
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生28:93
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生80:94
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生21:94
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生71:95
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生75:95
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生87:95
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生82:97
[INFO ] 2023-11-28 15:41:44.521 [main] c.y.i.file.simple.TopStudents - 学生76:98

参考文章：

Java数据结构之优先级队列(PriorityQueue)用法详解_java_脚本之家 

优先队列(PriorityQueue) - 简书